玛丽 校对重新整理
这是最合适的AI时代。
它隐匿在他们周遭，为现代日常生活提供便捷。音频辨识、暗鞘弹出、商业机构副手、影像亮化、所推荐次序、预估病症、美术设计、摄影艺术、水星积极探索……AI早已渗入他们日常生活的每一角落里。
还有一些你想像不到的AI应用领域，在世界的某一角落里开始崩坏——
避免彗星踩踏水星
7月，美国国家航空航天局（NASA）的最前沿开发生物医学（FDL）宣布将利用AI防治彗星踩踏水星，进而挽救水星，保护人类文明。
NASA常常能给自己挂上众多责任感。这个隐密的FDL，就背负“找寻可能严重威胁水星安全可靠的彗星，并试著去解决它”的了不起历史使命。这一次试著，主要是AI在加码。
FDL先招集了各行业学者一起深入探讨，皮德盖机器学习演示木星近地点，将2D的数据研究建模为3D的木星运行影像，进而认定它们的磁矩速度和花纹，以及是否会严重危害水星。
如果估计到会碎裂水星咋办？
目前，NASA早已核准了“双彗星链接测试”（DART）技术，计划在2020年升空高速路飞行器碎裂双彗星“Didymos”，使其近地点发生偏移。
厉不吓人。
“超高速路”核电厂
到现在讲起核电厂，很多人还是奔逃贫。国际核电该事件PG表（INES）将核电厂交通事故对安全可靠的影响分为7级，2011年的和歌山第一核电厂交通事故就属于星毛级。
△ INESPG
那么，AI能帮他们保护核电厂吗？它能做什么样工作呢？
近日，法国公用电力公司EDF打算用AI优化核电厂的预见性保护。“先从工厂的传感器中辨识设备中的零部件为何会失效，之后再预估何时会失效。”EDF的数字创新主管David Ferguson说。
因吹斯汀。
更有趣的是，他们还打算借助AI实现实时条件监测，为管理人员提供一些建议。或许在未来，核电厂能实现自主运营。
这不是EDF首次提出“AI管理”的概念了。EDF一直在用AI构建核电厂的“数字副本”，比如包含数字指令手册的数字连接物理组件。同时，EDF也一直在测试AI性能，用它辨识和处理测量数据。
可控的人工智慧应用领域范围越来越大了。
机器也能读懂你
机器也懂“读心术”了。
近日，卡耐基梅隆大学（CMU）的研究人员开发了一个身体动作追踪系统，并命名为OpenPose。
在这项运动分析中，计算机将对人类文明进行实时的姿态检测，并追踪任务的动作变化。计算机需要捕捉人类文明的手臂、腿部甚至一个微小的点头动作
让机器人通过非语言交流的细微差别理解周遭人的状态，能让机器人在社会空间中更好地服务人类文明。
这项技术帮助机器人判断面前的人类文明在做什么、心情如何以及是否愿意被打扰；能辅助无人车检测路边的行人，通过姿势判断他们是想要过马路，还是只想站在路边等公交；还能为自闭症、阅读障碍和抑郁症等条件行为的诊断和康复提供新方法。
现实应用领域场景曾对这项技术提出了较大挑战。在社交场合中，检测数量庞大，并且人与人之间经常存在肢体接触。因此在一开始的试著中，实时追踪和检测多人的效果并不好。
针对这种情况，研究人员采用了“从零到整”的研究方法。首先，将捕捉到的所有身体部位置于同一场景中——手臂、腿部、脸部——然后，再将这些身体“零件”拼装起来。
研究人员早已公布了这项进展的代码，虽然技术才诞生一个多月，但早已有20多家企业表示对此感兴趣。其中，还包含一些无人车公司。
GitHub代码：
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
不妨你也来试一下。
服用“大麻”的正确姿势
首先来科普下，大麻也分种类。
新闻报道中经常出现的“XXX吸大麻入狱”该事件里的大麻一般是指娱乐用大麻，主要有效化学成分为四氢大麻酚（THC），吸食过多可能会产生幻觉依赖性。咱今天不谈那个。
△ 大麻/图片来自PotBot官网
药用大麻是指用草药形式制成的大麻，含THC较少，相反像大麻二酚（CBD）等药用性较强的大麻素成分较多，能用于镇痛和控制癫痫、癌症等病症。在美国等国家，药用大麻不属于违禁品，能根据医生建议治疗病症。目前，包含医用大麻的药物早已多达30000种。
PotBot应运而生。
PotBot是一种医疗大麻所推荐引擎，它通过人工智慧与药用大麻有关的医学文献，找到与大麻素、大麻活性化合物等有关的研究。之后，它用独特的算法找到治疗37种病症（比如失眠、哮喘和癌症等）最适合的大麻植株，并给病人提供个性化的建议。
PotBot是由David Goldstein和Baruch Goldstein父子共同创建。目前，在国外能通过iOS或安卓应用领域市场下载PotBot的APP。
心情地图
谁都不知道社交平台知道你多少秘密。
每年都有几十亿的网友在各种社交平台上发布帖子、动态和心情，社交平台无疑掌握着用户行为的大数据。这打开了一个前所未有的机会，即利用人工智慧从大众传播中搜集信息。
这不仅听着有趣，还非常有用。
心理学家Martin Seligman任职于宾夕法尼亚大学的心理健康中心，他和20多位心理学家、医生和计算机专家使用机器学习和自然语言处理来筛选数据，以衡量公众的心理和身体健康。
Seligman团队搜集了Facebook的资料中认为自己抑郁的将近3万个用户。
通过机器学习算法，他们发现在资料中自我描述与抑郁程度有直接关联。有了这些研究，他们能根据描述判断其他用户是否有抑郁倾向。
社交媒体的大数据不仅能用来感知大众的情绪，还能用来预估用户性格、收入和政治意识形态。据Twitter推断，该团队甚至根据幸福感、抑郁程度和信任度等五个性格特质，创建了一个美国各州的心理形态地图。
△ 听说你也想看看
美国各州心理形态地图：
社交网络，可能比对象更了解你。
在“分子厨房”里创造新物质
有机化学是个逆向推理工作。像主厨一样，先看到一份成品菜，再来研究如何制作。
化学家们也一样。他们先要考虑期望合成物质的最终结构，再想如何才能将它组装好。
目前，德国明斯星毛学的研究生Marwin Segler和小伙伴们正试著用AI简化分子合成的过程——让AI学会从数百个积木般的零件库中挑选原子等，并依据数千个合成规则进行连接它们。
但是，将这些复杂的规则编写成二进制的代码谈何容易，因此Segler团队设计出一个深度神经网络程序，它能通过数百万个例子学习化学反应如何进行，而不是在化学反应的硬性规则下编程。
“你给它提供的数据越多，它就越好，”Segler说。随着时间的推移，神经网络能学会预估合成中的最佳反应步骤，给出自己的线路，让分子从头开始合成。
Segler团队用合成40个不同分子对程序进行测试，并与传统的分子设计程序进行比较，结果证明AI比传统方法快了95%。
Segler希望用这种方法改进药品的生产流程，他也将到一家伦敦制药厂进行下一步研究和积极探索。
人类文明创造AI，AI改变世界。
找到自闭症的根源
自闭症一直是个棘手挑战。
难就难在，致病的几十种基因的变体只能解释20%的病例，而其他可能的变异，可能与25000个其他基因有关。
目前，普林斯顿大学计算生物学家Olga Troyanskaya联手纽约西蒙斯基金会考虑用AI分析人类文明基因。
△ AI工具帮助揭示可能导致自闭症的基因
Troyanskaya结合了数百个数据集，包括基因在特定细胞中的活跃度，蛋白质相互作用的机理，以及转录因子结合位点和其他关键基因组特征的位置。
之后，她们用机器学习创建了基因相互作用图谱，并比较已知自闭症风险基因与成千上百个未知基因，找寻两者相似之处。
他们在《自然神经科学》期刊上发表论文成果，证明另外25000个基因与自闭症有关。
论文地址：
http://www.nature.com/neuro/journal/v19/n11/full/nn.4353.html?foxtrotcallback=true
为了训练这个深度学习系统，Troyanskaya的研究生Jian Zhou编写了《DNA元素百科》和《表观基因组学》，这两个项目汇编了数以万计非编码DNA的位点如何影响邻近基因。
探寻人类文明基因组的秘密，并指导对已知病症的研究，AI正在慢慢推动医学突破。
商业机构订制的性爱伴侣
自从将AI应用领域到性爱机器人的那天起，它就赚足了公众的眼球。世界上的首款性爱机器人当属RealDoll的Harmony，她能聊天会移动。
△ Harmony与制造商的创始人Matt McMullen
在这场性爱机器人革命中，人工智慧被赋予了崭新的任务，让机器人试图变得有思维、“通人性”，甚至有感觉。目前，用户早已能通过手机设置Harmony的性格，调成自己喜爱的那一类型。
甚至还有专门定制的儿童性机器人从日本出口，并且在美国不受法律制约（但被加拿大海关扣下了）。
当然有反对者发声。
英国谢菲尔德大学的Noel Sharkey教授认为，性爱机器人将助长强暴和恋童癖等罪恶行为的发生。
△ Noel Sharkey教授
据Sharkey教授介绍，机器人被预先编程为抵制性行为，实际上是演示强奸受害者。
Sharkey认为，性爱机器人能尽最大可能满足人类文明性幻想，逐渐让人类文明对强暴和恋童行为失去罪恶感，助长犯罪行为的发生。
“所有这些非常人性化的机器人看起来都像是怪异的精神杀手。”Sharkey说。
【完】
